R在行為科學之應用（二版） (2版)

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【簡介】 本書針對在行為科學界中，想以R著手進階統計分析的讀者而撰寫。第二版大幅改寫R程式，採用整齊資料（tidy）有關的資料整理套件與繪圖，並搭配管線運算子（pipe operator）。本書每一章皆以真實的案例為資料來源，實際演示資料分析一系列的歷程，使讀者更容易熟悉資料分析與R程式的使用。 　　•全部以精選之臺灣實際資料示範。 　　•分析流程完整，包括探索資料、設定模型分析與診斷模型三個步驟。 　　•所有分析可以完全重製。 【目錄】 第一章 資料管理 零、安裝R、RStudio與下載本書程式 一、分割-應用-合併 二、資料格式轉換 附錄、本書共同設定說明 第二章 資料繪圖文法 一、ggplot的基本文法 二、繪製統計摘要 三、進階應用 第三章 相關分析 一、連續變項關聯 二、類別變項關聯 三、連續變項與類別變項關聯 第四章 迴歸分析 一、類別解釋變項 二、迴歸診斷 三、多個連續解釋變項 第五章 中介歷程的分析 一、中介效果的分析：迴歸取徑 二、中介效果的分析：徑路分析取徑 第六章 多層次分析 一、多層次資料檢視 二、多層次迴歸：隨機截距模型 三、多層次迴歸：一般模型 附錄、多層次分析與隨機效果ANOVA 第七章 量表分析 一、題目分析 二、以因素分析進行題目分析 三、效度與信度 第八章 驗證性因素分析 一、資料探索 二、模型檢驗 三、模型修改 第九章 羅序模型分析 一、二元資料的羅序分析 二、差異試題功能分析 三、多序類資料的試題反應模型分析 第十章 潛在成長模型 一、長期資料檢視 二、潛在成長模型 三、加入共變量的潛在成長模型 附錄、抽取與整理KIT資料 第十一章 整合分析 一、平均效果量的估計 二、出版偏誤 三、整合分析中的調節分析 第十二章 邏輯式迴歸 一、檢視類別變項間關係 二、邏輯式迴歸 三、加入分散參數的邏輯式迴歸 四、多類別邏輯式迴歸

Python：最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路 - 王者歸來（全彩印刷第四版） (4版)

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Python最強入門ChatGPT助攻邁向數據科學之路王者歸來 ISBN13：9786267273463 出版社：深智數位 作者：洪錦魁 裝訂／頁數：平裝／1178頁 規格：23cm*17cm*3.7cm (高/寬/厚) 版次：4 出版日：2023/05/20 目錄 第1章 基本觀念 1-1 認識Python 1-2 Python 的起源 1-3 Python 語言發展史 1-4 Python 的應用範圍 1-5 變數—靜態語言與動態語言 1-6 系統的安裝與執行 1-7 程式註解 1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)  第2章 認識變數與基本數學運算 2-1 用Python 做計算 2-2 認識變數 2-3 認識程式的意義 2-4 認識註解的意義 2-5 變數的命名原則 2-6 基本數學運算 2-7 指派運算子 2-8 Python 等號的多重指定使用  2-9 Python的連接列（Line Continuation) 2-10 專題- 複利計算/ 計算圓面積與圓周長 第3章 Python 的基本資料型態 3-1 type( ) 函數  3-2 數值資料型態 3-3 布林值資料型態  3-4 字串資料型態 3-5 字串與字元 3-6 bytes 資料 3-7 專題- 地球到月球時間計算/ 計算座標軸2點之間距離 第4章 基本輸入與輸出 4-1 Python 的輔助說明help( ) 4-2 格式化輸出資料使用print( )  4-3 輸出資料到檔案 4-4 資料輸入input( ) 4-5 處理字串的數學運算eval( ) 4-6 列出所有內建函數dir( )  4-7 專題- 溫度轉換/ 房貸問題/ 緯度距離/ 雞兔同籠 第5章 程式的流程控制使用if 敘述 5-1 關係運算子 5-2 邏輯運算子 5-3 if 敘述 5-4 if ⋯ else 敘述 5-5 if ⋯ elif ⋯ else 敘述 5-6 專題-BMI/ 猜數字/ 方程式/ 火箭升空/ 閏年 第6 章 串列(List) 6-1 認識串列(list  6-2 Python 物件導向觀念與方法 6-3 串列元素是字串的常用方法 6-4 增加與刪除串列元素 6-5 串列的排序 6-6 進階串列操作 6-7 串列內含串列 6-8 串列的賦值與切片拷貝 6-9 再談字串 6-10 in 和not in 運算式 6-11 is 或is not 運算式 6-12 enumerate 物件 6-13 專題 大型串列/ 認識凱薩密碼 第7章 迴圈設計 7-1 基本for 迴圈 7-2 range( ) 函數 7-3 進階的for 迴圈應用  7-4 while 迴圈 7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析 7-6 專題 購物車設計/ 圓周率/ 雞兔同籠/ 國王的麥粒/ 電影院劃位 第8章 元組(Tuple) 8-1 元組的定義 8-2 讀取元組元素 8-3 遍歷所有元組元素 8-4 修改元組內容產生錯誤的實例 8-5 可以使用全新定義方式修改元組元素 8-6 元組切片(tuple slices)  8-7 方法與函數 8-8 串列與元組資料互換 8-9 其它常用的元組方法 8-10 enumerate 物件使用在元組 8-11 使用zip( ) 打包多個物件 8-12 生成式(generator) 8-13 製作大型的元組資料 8-14 元組的功能 8-15 專題 認識元組/ 打包與解包/bytes與bytearray 第9章 字典(Dict) 9-1 字典基本操作 9-2 遍歷字典 9-3 建立字典串列 9-4 字典內鍵的值是串列 9-5 字典內鍵的值是字典 9-6 字典常用的函數和方法 9-7 製作大型的字典資料 9-8 專題 文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼/ 摩斯密碼 第10章 集合(Set) 10-1 建立集合 10-2 集合的操作 10-3 適用集合的方法 10-4 適用集合的基本函數操作 10-5 凍結集合frozenset 10-6 專題 夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 雞尾酒實例 第11章 函數設計 11-1 Python 函數基本觀念 11-2 函數的參數設計 11-3 函數傳回值 11-4 呼叫函數時參數是串列 11-5 傳遞任意數量的參數 11-6 進一步認識函數 11-7 遞迴式函數設計recursive 11-8 區域變數與全域變數 11-9 匿名函數lambda 11-10 pass 與函數 11-11 type 關鍵字應用在函數 11-12 設計生成式函數與建立迭代器 11-13 裝飾器(Decorator) 11-14 專題 函數的應用/ 質數 11-15 專題 歐幾里德演算法 第12章 類別– 物件導向的程式設計 12-1 類別的定義與使用 12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation) 12-3 類別的繼承 12-4 多型(polymorphism) 12-5 多重繼承 12-6 type 與instance 12-7 特殊屬性 12-8 類別的特殊方法 12-9 專題：幾何資料的應用 第13章 設計與應用模組 13-1 將自建的函數儲存在模組中 13-2 應用自己建立的函數模組 13-3 將自建的類別儲存在模組內 13-4 應用自己建立的類別模組 13-5 隨機數random 模組 13-6 時間time 模組 13-7 系統sys 模組 13-8 keyword 模組 13-9 日期calendar 模組 13-10 幾個增強Python 功力的模組 13-11 專題設計 賭場遊戲騙局/ 蒙地卡羅模擬/ 文件加密 第14章 檔案輸入/ 輸出與目錄的管理 14-1 資料夾與檔案路徑 14-2 os 模組 14-3 os.path 模組 14-4 獲得特定工作目錄內容glob 14-5 讀取檔案 14-6 寫入檔案 14-7 讀取和寫入二進位檔案 14-8 shutil 模組 14-9 安全刪除檔案或目錄send2trash( ) 14-10 檔案壓縮與解壓縮zipfile 14-11 再談編碼格式encoding 14-12 剪貼簿的應用 14-13 專題設計 分析檔案/ 加密檔案 第15章 程式除錯與異常處理 15-1 程式異常 15-2 設計多組異常處理程序 15-3 丟出異常 15-4 紀錄Traceback 字串 15-5 finally 15-6 程式斷言assert 15-7 程式日誌模組logging  15-8 程式除錯的典故 第16章 正則表達式Regular Expression 16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字 16-2 正則表達式的基礎 16-3 更多搜尋比對模式 16-4 貪婪與非貪婪搜尋 16-5 正則表達式的特殊字元 16-6 MatchObject 物件 16-7 搶救CIA 情報員-sub( ) 方法 16-8 處理比較複雜的正則表示法 第17章 用Python 處理影像檔案 ...

法學作為科學之無價值性

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書名：法學作為科學之無價值性 作者：謝良駿, 卓心雅 出版社：元照 出版日期：2019/09/00 ISBN：9789575111892 內容簡介 　　「立法者僅僅修正三個字，整座圖書館即成為廢紙堆。」這句堪稱法學界最知名的經典名言，出自普魯士檢察官Julius Hermann von Kirchmann（1802-1884）於1847年之演講「法學作為科學之無價值性」。von Kirchmann身兼法學家、政治家與哲學家，以其廣博的智慧與敏銳的觀察，及極具辛辣、挑釁、諷刺的言語，直指當代普魯士法學與法律實務的問題核心並加以批判。這一篇劃時代的著名演說，對現代法律人而言，不僅絲毫不落伍，還能帶來諸多啟發與省思，是所有法律人此生必讀之經典。 目錄 推薦序 法律不能只接「帝氣」 謝志偉／前-1 推薦序 一本歷久而彌新的好書 黃瑞明／前-5 譯者序／前-9 Julius Hermann von Kirchmann簡介／1 導 讀／13 前 言／33 題目的雙重意義／35 法學之研究對象：法律／41 「法學」是一門知識、而非科學／49 法學之任務／50 法學之發展是否落後於其他科學？／56 法律之多變性影響法學之發展／59 法學發展之另一項阻礙：僵化的思考／67 法學是一種感覺／80 感覺對於法學之影響／86 實定法對於法學之影響／91 實定法之缺陷／96 法學應透過自然法而脫離實定法／103 立法者僅僅修正三個字，整座圖書館即成為廢紙堆／105 以立法錯誤作為研究對象之法學，不是科學／127 法學進入任意規定／130 法學對於法律之破壞／134 法學造成訴訟程序之射倖性／137 歷史上對法學之不信任／143 國民對於法律人已感到厭煩／154 法學對於人類之貢獻為何？／165 法律上之重要貢獻均非來自法律人／170 結 語／177 Julius Hermann von Kirchmann生平年表 審校者簡介 譯者簡介

基礎統計分析:R程式在社會科學之應用 (1版)

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基礎統計分析：R程式在社會科學之應用 ISBN13：9789865668105 出版社：雙葉書廊 作者：蔡佳泓 裝訂／頁數：平裝／332頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2015/01/01 中國圖書分類：統計電子資料處理；統計電腦資料處理 內容簡介 　　本書主旨為提供讀者運用Ｒ程式進行初階社會科學統計，從最基礎的讀取資料開始，一直到進行迴歸分析，是一本理論與實務兼具的教科書。本書最大特色為提供許多實用的語法，讀者只要自行輸入，就可以得到同樣的結果，初學者將可以輕鬆地掌握Ｒ程式。此外，本書特別強調繪圖的程式，並提供許多實例，讓讀者可以通盤了解繪圖的功能。對於經常運用統計軟體，而想要簡化運算步驟、想繪製高品質且簡單易懂的統計圖表，而又不想受限於昂貴龐大統計軟體的讀者而言，本書是最適合的參考書籍。 　　 　　內容由淺入深，提高讀者興趣。 　　內文附有許多練習與問題，可幫助讀者提升學習效果。 　　每章之間具有連續性，亦可自成一個單元，可視學習需求調整順序。 　　特別強調繪圖相關程式的應用，並提供豐富的實例。 作者介紹 作者簡介 蔡佳泓 　　現職 　　政治大學選舉研究中心研究員暨主任 　　政治大學東亞研究所教授 　　學歷 　　美國俄亥俄州立大學政治學博士 　　政治大學政治所碩士 　　臺灣大學政治系學士 　　經歷 　　政治大學選舉研究中心助理研究員、副研究、研究員 　　美國麻省理工學院政治系訪問教授 　　著作 　　研究論文發表於臺灣政治學刊、人文及社會科學集刊、應用經濟論叢 　　Party Politics、International Political Science Review 等 　　研究領域 　　選舉行為、民意政治、方法論 目錄 第01章 為什麼要學Ｒ程式？ 1.1　Ｒ程式有哪些優點？ 1.2　哪些人需要學Ｒ程式？ 1.3　章節安排 1.4　使用本書的方法 第02章 開始使用Ｒ 2.1　安裝Ｒ 2.2　練習與問題 第03章 讀取、整理資料 3.1　讀取不同格式的資料 3.2　資料名稱 3.3　存取工作空間 3.4　程式碼 3.5　整理資料 3.6　遺漏值 3.7　轉置資料 3.8　輸出資料 第04章 Ｒ的資料形態 4.1　建立向量 (vector) 4.2　類別 (factor) 4.3　索引 (index) 4.4　資料框架 (data.frame) 4.5　陣列 (array) 4.6　列表 (list) 第05章 Ｒ的基本指令 5.1　表格 (table) 5.2　三種計數的指令：向量的長度 (length)，資料的列數 (nrow)，字串的字母數 (nchar) 5.3　重複 (rep) 5.4　順序 (seq) 5.5　資料子集 (subset) 5.6　貼上 (paste) 5.7　排序 (sort, order) 5.8　切割 (cut) 5.9　統計函數 5.10 應用函數 (apply, tapply, lapply, sapply) 第06章 繪圖 6.1　前言 6.2　基本概念 6.3　Ｒ與lattice的繪圖 6.4　應用ggplot2 6.5　特殊圖形 第07章 自訂函數 7.1　簡介 7.2　函數 7.3　迴圈 (loop) 7.4　多重函數 7.5　條件式 (control flow) 7.6　假設如果 (if...else) 第08章 分佈 8.1　常態分佈、一致分佈、貝努利分佈、波松分佈 8.2　中央極限定理 8.3　點估計 8.4　區間估計 8.5　信賴區間 8.6　單一樣本檢定 8.7　成對樣本檢定 第09章 類別變數之間相關性 9.1　PRE 9.2　名目變數 9.3　順序變數：Goodman-Kruskal Γ 9.4　卡方檢定 第10章 線性迴歸 10.1　最小平方法 10.2　迴歸的假設 10.3　迴歸係數檢定與信賴區間 10.4　殘差值 10.5　信賴區間以及預測區間預測值 10.6　虛擬變數 10.7　複迴歸 第11章 結語